* Salário: R$ 11.000 a R$ 20.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Senior
A Evertec é uma empresa especializada em tecnologia para o setor financeiro , com mais de 27 anos de atuação no mercado , e presença em 26 países da América Latina e Caribe , com mais de 11 bilhões de transações processadas anualmente .Oferecemos um portfólio completo de soluções em software, adquirência, processamento e tecnologias para meios de pagamento , contribuindo para a digitalização de instituições financeiras, empresas e fintechs .
Nosso compromisso é com a excelência tecnológica , a inclusão financeira e a geração de valor sustentável para clientes, colaboradores e parceiros.
Requisitos:
Posição: QA Especialista em IA
Descrição Detalhada: Um profissional de qualidade com um foco inovador, responsável por garantir não apenas a funcionalidade, mas também a inteligência, a ética e a confiabilidade dos modelos de IA.
Irá desenvolver e executar estratégias de teste específicas para sistemas de IA, validando desde a qualidade dos dados até a precisão e o comportamento dos agentes.
Habilidades e Conhecimentos Necessários: Automação de Testes:
Experiência consolidada em automação de testes para aplicações em ambiente Cloud.Testes de IA/ML: Conhecimento em técnicas de teste para sistemas de IA, como avaliação de métricas de modelos (precisão, recall), teste de robustez, detecção de vieses (bias) e validação de pipelines de dados.Ferramentas de QA:
Familiaridade com frameworks de automação de testes (ex: Selenium, Cypress, Maestro, Appium), ferramentas de teste de API (ex: Postman) e testes de performance (ex: JMeter, K6).
Banco de Dados: Conhecimentos básicos em bancos de dados SQL.Visão Sistêmica: Capacidade de entender a arquitetura de sistemas de IA para planejar testes em todas as camadas (dados, modelo, API, UI).
Mentalidade Analítica: Habilidade para pensar criticamente sobre os possíveis pontos de falha em um sistema inteligente e criar cenários de teste que explorem esses limites.